AI is de krachtigste tool van de moderne bètastudent. In deze minor gaan we verder dan de interface: je duikt onder de motorkap van AI. Leer hoe je complexe datasets verwerkt en je eigen neurale netwerken bouwt in Python. Word de architect die de overstap maakt van AI-gebruiker naar AI-ontwikkelaar.

De minor AI for Science & Technology is een technische verkenning van kunstmatige intelligentie. Waar de wereld AI vaak als een 'black box' ziet, leer jij in deze minor hoe je die box zelf bouwt, onderhoudt en verbetert. Het programma is opgebouwd uit vier nauw samenhangende pijlers:

1. Foundations & Mathematics of AI. Alles begint bij de basis. We frissen relevante kennis van lineaire algebra, calculus en kansberekening op en vertalen deze direct naar algoritmische concepten. Je leert hoe gradient descent werkt en hoe neurale netwerken hun gewichten aanpassen om patronen te herkennen.

2. Machine Learning & Data Engineering. Je leert de volledige pipeline van een AI-project kennen. Dit begint bij 'data engineering': hoe ga je om met ruwe data, ontbrekende waarden en feature scaling? Vervolgens leer je een breed scala aan algoritmes implementeren, van regressiemodellen en decision trees tot ondersteunende vectormachines (SVM). Je leert niet alleen hoe je ze gebruikt, maar ook hoe je de juiste hyperparameters kiest voor maximale prestaties.

3. Deep Learning & Neurale Netwerken. In dit onderdeel gaan we de diepte in met neurale netwerken. Je maakt kennis met moderne architecturen zoals Convolutional Neural Networks (CNN's) voor beeldverwerking en Transformers voor natuurlijke taalverwerking (NLP). Je werkt met professionele bibliotheken zoals PyTorch of TensorFlow en leert hoe je hardware (zoals GPU's) optimaal benut voor het trainen van zware modellen.

4. Technical AI Lab (Project). De minor culmineert in een uitdagend praktijkproject. In teams werk je aan een concreet probleem uit de wetenschap of techniek. Denk aan het voorspellen van materiaaleigenschappen, het optimaliseren van een logistiek proces via reinforcement learning, of het detecteren van afwijkingen in medische scans. Hierbij doorloop je de hele cyclus: van probleemdefinitie en data-verzameling tot een werkend technisch prototype.

Focus op 'Explainable AI' en Ethiek. Als technisch expert ben jij verantwoordelijk voor de betrouwbaarheid van het systeem. Daarom besteden we specifiek aandacht aan Explainable AI (XAI): hoe zorgen we dat we begrijpen waarom een model een bepaalde beslissing neemt? Ook leer je hoe je technische maatregelen neemt om bias (vooroordelen) in algoritmes te minimaliseren en hoe je voldoet aan de technische eisen van de EU AI Act.

Na afronding van de minor AI for Science & Technology is de student in staat om:

• De wiskundige fundamenten achter Machine Learning en Deep Learning (zoals lineaire algebra en statistiek) te verklaren en toe te passen.
• Zelfstandig AI-modellen te ontwerpen, te programmeren en te trainen met behulp van industrie-standaard frameworks (bijv. Python, Scikit-learn, PyTorch).
• De kwaliteit, betrouwbaarheid en robuustheid van AI-systemen technisch te valideren met relevante metrics en validatiemethodieken.
• Ethische en maatschappelijke risico’s (zoals bias en verklaarbaarheid) te vertalen naar technische eisen en oplossingen binnen het ontwikkelproces.
• Een AI-gedreven oplossing te ontwikkelen voor een complex vraagstuk binnen het eigen vakgebied (Science of Technology).

Voor de minor is geen specifieke vooropleiding vereist, maar richt zich specifiek op studenten binnen het STEM-domein. Basiskennis van wiskunde (niveau havo A of B) en programmeren wordt verondersteld.

Werkvorm(en): Hoor-, discussie- en werkcolleges en een doorlopend project. Aanwezigheid vereist tijdens beoordelingsmomenten en samenwerking in projectgroep

Onderwijscontacttijden: Contacttijden verspreid over de hele week overdag, 10 a 15 uur per week

De student levert prestaties op basis van vastgelegde prestatie-indicatoren, 15 EC, minimumcijfer 5,5: werkhouding (gedrag), beroepsproducten (kunde) en schriftelijke toets (kennis)

Locatie waar de minor gegeven wordt: Maastricht Paul-Henri Spaaklaan en Heerlen Brightlands Campus

De voertaal is Nederlands en Engels (vanwege buitenlandse deelnemers/Engelstalige docenten)